机器学习 —— 概率图模型（马尔科夫与条件随机场）
再一次遇到了Markov模型与条件随机场的问题，学而时习之，又有了新的体会。所以我决定从头开始再重新整理一次马尔科夫模型与条件随机场。 马尔科夫模型是一种无向概率图模型，其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态，边是转移概率，是template CPD的一种有向状态转移表达 ...
原文：机器学习之马尔科夫随机场
马尔科夫随机场是典型的马尔科夫网 MRF ，是一个可以由无向图表示的概率分布模型。图中每个结点表示一个或者一组变量，结点之间的边表示两个变量之间的依赖关系。在马尔科夫随机场中存在一组势函数 定义在变量子集上的非负实函数 ，也称为因子，主要是用于定义概率分布函数。 模型的定义 首先来了解图的概念，对于图G，结点和边分别记作v和e，结点和边的集合分别记作V和E，则图可以表示为 G V，E 而对于无向 ...
2018-07-14 15:17 1 6590 推荐指数：
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